Performance Improvements in Software-Defined Vehicular Ad Hoc Networks
Notice bibliographique
Résumé
In this dissertation, we investigate performance improvements in software-defined and virtualized vehicular ad-hoc networks (VANETs) with advanced technologies.We firstly present a deep reinforcement learning (DRL) approach in software-defined vehicular ad-hoc networks with trust management.In this research, we propose to use a deep Q-learning (DQL) approach and the centralized control mechanism of SDN to address the bad influences of the malicious nodes in VANETs.The trust of each vehicle and the reverse delivery ratio are considered in a joint optimization problem, which is modeled as a Markov decision process with state space, action space, and reward function.DQL is used to obtain the best link quality policy under the bad influence of the malicious vehicles in the inter-vehicle communication for ITS.Specifically, by decoupling the control layer from the device layer, the DQL algorithm is used in a logically centralized controller in the control plane of the proposed scheme.Secondly, we focus on distributed SDN and blockchain technology for connected vehicles in smart cities.Specifically, we propose a novel blockchain-based hierarchical distributed software-defined VANET framework (block-SDV) to establish a secure and reliable architecture that operates in a distributed way to overcome the security issues of VANETs.In order to achieve the goal of maximizing the system throughput and to ensure the trust information is not tampered with, we propose a blockchain-based consensus protocol that interacts with the domain control layer with the blockchain system.We aim to use this consensus protocol to securely collect and synchronize iii To pen down this section of my dissertation means I have almost arrived at the destination that I had dreamed every night.This exciting and unbelievable journey started when I wrote my first email to my supervisor, Prof. F.Richard Yu.Thus, I would like to begin this section by thanking him.Without his invaluable support and wonderful supervision, this would have been impossible.His technical insight and on-going encouragement have been a constant source of the motivation.The innumerable discussions with him and his ideas on the research projects have been the most dispensable input for my research.His comments and suggestions on my works not only increase the quality of the research but also provide a source of thought for my career.This work is as much his contribution as mine for the fact that he has always
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».